course-details-portlet

TKP4195 - Bio-system teknologi

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Samlet karakter
Karakter: Bokstavkarakterer

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Labprosjekt 30/100
Skriftlig skoleeksamen 70/100 4 timer E

Faglig innhold

Faget består av teori, oppgaver og datalaboratoriearbeid for å praktisere og simulere biosystemer og kunstig intelligens. Introduksjon til modellering og dynamiske systemer. Modellering av Michaelis-Menten og Monod-kinetikk, fosforyleringsprosesser, Hill-dynamikk, mikrobielle vekst og fermenteringsproesseser, genregulatoriske nettverk (GRN), masselov, kvasistasjonær tilstand, modellering av cellulær signaloverføring, dynamisk modellering av syntetisk biologi, genetiske kretser, motiver som vekslebrytere og oscillasjoner i bakterier, tilbakemelding og fremovermeldingsmotiver. Andre del av kurset: Modellering av dynamiske ligninger i sanntid, teori om parameterestimering og følsomhetsanalyse. Kunstig intelligens i praksis: Hybrid- og gråmodeller, integrering av nevrale nettverksmodeller (maskinlæring) for å tilpasse biomodellene til virkelige eksperimenter, datalæring. Vi vil også lære om biosystemer og dynamikk: Stabilitet, bi-stabilitet, grensesykluser og oscillasjoner i cellulær biologi.

Læringsutbytte

Ved slutten av faget vil studenten være i stand til å utvikle modeller av biosystemer, både på molekylært (genetisk) nivå og organismenivå. De vil kunne anvende maskinlæring og neural nettverksmodeller for å oppdatere dynamiske modeller i sanntid (læringsmodeller). Studentene vil forstå effekten av genetiske kretser og designe sine egne regulerende genkretser. De vil også forstå og kunne beskrive dynamiske egenskaper som genetiske brytere og oscillasjoner. De vil lære å bruke modeller for å utvikle og kontrollere cellulære og genetiske prosesser.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger og øvinger. Øvingene vil være både teoretiske og tekniske. Emnet undervises i hovedsak på norsk, men kan undervises på engelsk dersom det er internasjonale studenter som ønsker å ta emnet. Faget består av mye data programmering, Matlab og Phython.

Mer om vurdering

Skriftlig eksamen teller 70% på total karakteren. Lab-oppgaven teller 30%.

Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen.

Forkunnskapskrav

Ingen.

Kursmateriell

Forelesningsnotater.

Flere sider om emnet
Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2025

Undervisningsspråk: Engelsk, Norsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Systembiologi
  • Teknologiske fag
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator:

Ansvarlig enhet
Institutt for kjemisk prosessteknologi

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Samlet karakter

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Vår ORD Skriftlig skoleeksamen 70/100 E 24.05.2025 09:00 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
SL110 hvit sone Sluppenvegen 14 2
SL310 hvit sone Sluppenvegen 14 1
SL311 brun sone Sluppenvegen 14 1
SL311 lyseblå sone Sluppenvegen 14 3
SL415 Sluppenvegen 14 12
Vår ORD Labprosjekt 30/100 INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
Sommer UTS Skriftlig skoleeksamen 70/100 E INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU